Zhihu Question Data Crawler Dataset(100,000Cleaned Entries)

本数据集目前包含约 35,000行 和 10列，适用于行业薪酬分析。 数据集介绍 该工资数据源于 AskAManager，通过众包形式收集。用户可在Google表单上提交个人薪资数据，生成此Google电子表格数据。 数据内容 此数据集包含以下10列：- 时间戳记- 你几岁？- 从事的行业- 职称- 年薪- 货币类型- 所在地（城市/州/国家）- 大学后工作经验- 其他职位描述- 其他货币类型 数据特点 由于是众包数据，存在一定噪音，但对Kaggle用户的分析需求仍具备参考价值。若该数据集热度上升，将考虑自动提取最新提交的数据以保持更新。

ANDAS is a Java-based web application that provides a convenient way for users to process and analyze their datasets, particularly through sorting and data mining techniques. In this system, tf-idf (term frequency-inverse document frequency) is a crucial algorithm used to measure the importance of specific words in documents. The development language of ANDAS, Java, is renowned for its cross-platform capability and robust library support. Its strong typing ensures code stability and security, enabling ANDAS to deliver reliable services. JavaServer Faces (JSF) in the Java EE ecosystem provides UI component framework for building dynamic, interactive web applications in a declarative manner, enhancing ANDAS's user interface for intuitive data handling and display. XML (eXtensible Markup Language) is employed in ANDAS for data exchange and storage, organizing data in a structured format that facilitates parsing and sharing from diverse sources. JBoss, an open-source Java EE application server, chosen for its stability and scalability, supports ANDAS for web application runtime. Enterprise JavaBeans (EJB), integral to Java EE, empowers ANDAS with services like transaction management, security, and persistence, handling complex data operations and concurrency issues. H2, a lightweight relational database management system, likely used as backend storage in ANDAS, ensures efficient performance and easy integration for small-scale web applications. AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) facilitates interactive web app features in ANDAS, enabling asynchronous data loading and user interaction enhancements such as real-time feedback during data filtering or sorting. ANDAS integrates Java, JSF, XML, JBoss, EJB, H2, and AJAX technologies to efficiently and stably handle user datasets, utilizing algorithms like tf-idf to reveal data insights.

在 ADO.NET 中，DataSet 对象通过 WriteXml() 和 ReadXml() 方法实现对 XML 的支持。WriteXml() 方法可以将 DataSet 的内容写入 XML 文档，而 ReadXml() 方法可以从 XML 文件中读取数据并填充到 DataSet 中。

Rice Dataset (Cammeo and Osmancik) A total of 3810 rice grain images were taken for the two species—Cammeo and Osmancik. These images were processed, and feature inferences were made to understand specific characteristics of each variety. Seven morphological features were analyzed per rice grain, providing insight into each variety’s distinct traits. Dataset Information:Among the certified rice varieties cultivated in Turkey, the Osmancik variety, widely planted since 1997, and the Cammeo variety, introduced in 2014, were selected for this study. General Characteristics of Osmancik:- Broad and long grains- Widely planted due to adaptability and yield This dataset provides a comprehensive morphological analysis useful for understanding rice quality and yield potential.

MATLAB程序设计100个示例，对新手非常有帮助，欢迎大家积极下载。

ADO.NET 框架中，DataSet 对象提供了强大的 XML 数据支持。通过 WriteXml() 方法，可以将 DataSet 中的数据内容导出为 XML 格式文档。反之，ReadXml() 方法则可以将 XML 文件中的数据加载到 DataSet 对象中，方便数据的读取和操作。 以下代码示例演示了如何利用 DataSet 对象将数据库中的数据导出为 XML 文件： DataSet myDataSet = new DataSet(); mySqlConnection.Open(); string SQLString = "Select * from JBQK"; SqlDataAdapter mySqlDataAdapter = new SqlDataAdapter(SQLString, mySqlConnection); mySqlDataAdapter.Fill(myDataSet); string pathXML = System.Environment.CurrentDirectory + "JBQK.xml"; myDataSet.WriteXml(pathXML); 在上述代码中，首先创建了一个 DataSet 对象，然后使用 SqlDataAdapter 对象从数据库中检索数据并填充到 DataSet 中。最后，调用 DataSet 对象的 WriteXml() 方法将数据写入到指定的 XML 文件中。

数据集对象(DSO)是一个Matlab对象，用于存储数据和元数据。它不仅限于简单的数字表，而是设计为通用容器，能够包含各种辅助信息。数据集对象类似于Matlab结构，但其目的在于标准化数据的组织和维护方式。这一对象最初由化学和工程专家设计于2000年，用于存储实际应用中所需的各类数据。随着时间的推移，数据集对象已经多次更新，增加了多变量分析所需的功能，涵盖了物理科学和工程数据。它包括样本和变量标签、类变量、时间和波长轴等字段，支持标准离散、时间序列或多维图像数据。基本数据表是一个单一类型的数组，可以容纳任何数值或逻辑数据类型。此外，DSO还可以创建一个或多个类集，以包含分类信息，这些标签和类别可用作DSO的索引。需要注意的是，DSO不依赖于Matlab统计工具箱，但与统计工具箱的数据数组对象不兼容。如果需要同时使用这两种对象，请相应调整Matlab路径。

ORL人脸识别数据集是一个经典的数据集，主要用于研究和实验面部识别技术。这个数据集由AT&T实验室在1990年代初期创建，包含了40个人的400张灰度面部图像，每种表情和光照条件下都有10张照片。这些照片展示了不同的人物表情，如微笑、悲伤等，并且在不同的光照条件下拍摄，从而增加了识别的难度和多样性。 图像识别是计算机视觉领域的一个关键部分，其目标是让计算机能够理解和区分图像中的对象。在这个案例中，目标是识别并区分40个人的不同面部特征。ORL数据集因其规模适中，特征明显且易于处理而被广泛用于人脸检测、特征提取和识别算法的初步验证。 主成分分析（PCA）是一种常见的降维技术，它在处理ORL这样的高维数据时非常有用。PCA通过找到数据中最大的方差方向来构建新的坐标系，从而减少数据的维度，同时保留大部分信息。在人脸识别中，PCA可以用来提取面部图像的主要特征，将原始的高维图像空间转换为一个低维的特征空间，这样不仅可以降低计算复杂性，还能减少过拟合的风险。 在ORL数据集上应用PCA，首先需要对所有图像进行预处理，例如归一化大小，消除光照变化等。然后，将这些预处理后的图像表示为一维向量，形成一个大的矩阵。接着，执行PCA操作，找到矩阵的主要成分（即特征向量），并根据保留的方差比例来决定降维到的维度。原始图像可以被投影到这些主要成分上，生成低维的特征向量，这些特征向量可以用于人脸识别任务。 在ORL数据集上进行PCA降维后的人脸识别通常涉及以下步骤： 数据预处理：调整图像大小，归一化像素值，消除光照差异。 构建特征矩阵：将所有预处理后的图像排列成一个大的矩阵。 执行PCA：计算特征向量和特征值，根据保留的方差选择合适的主成分数量。 图像降维：将每个图像投影到选定的主成分上，得到低维表示。 训练模型：使用一部分降维后的图像作为训练集，学习面部特征与个体身份之间的关系。 测试与识别：用剩余的图像进行测试，将低维特征与训练模型匹配，识别出对应的人脸。 通过这种方法，ORL数据集可以用来评估和比较不同的人脸识别算法，如PCA、LDA（线性判别分析）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。这些实验结果有助于推动图像识别技术的进步，特别是在人脸识别这一特定领域。

ACCESS 100个优质窗体实例